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博士研究生选题报告书:欠定盲源分离技术及其在无源雷达中的应用

日期:2018年01月15日 编辑:ad200901081555315985 作者:无忧论文网 点击次数:991
论文价格:100元/篇 论文编号:lw201706021019063184 论文字数:0 所属栏目:博士开题报告
论文地区: 论文语种:中文 论文用途:开题报告 Proposal
博士研究生选题报告书


一、文献查阅报告:(附所阅读的主要文献至少100篇以上)
1. 什么是盲源分离
盲源分离(Blind Source Separation, BSS)[1,2,21,24]就是从多通道系统的输出数据x来恢复输入源信号s和系统的混合过程A。“盲“代表两层含义,即源信号和混合过程事先都是未知的。混合信号的盲分离原理如图1所示。

图1 盲源分离原理图
其中,源信号矢量为 ,混合信号矢量为 ,分离得到源信号矢量为 , 为 混合矩阵。盲源分离就是在未知混合矩阵 的条件下只利用观测到的混合矢量 ,找到分离系统 ,使系统输出 的波形尽可能接近源信号 ,即

其中, 为 的置换矩阵, 为 的对角矩阵。上式可以从侧门表明分离出的源信号的排列顺序和幅度不一定与源信号完全相符。一般情况下,只需要恢复出源信号波形,并不太关心幅度和次序,因为信号波形已经包含了信号的大部分相关信息。

2. 盲源分离意义

从上世纪八十年代中期Jutten和Herault开始研究盲分离[1],到现在已有二十年多年的时间。从最初概念的提出,发展到今天盲分离成为神经网络领域和信号处理领域的研究热点,大量研究人员从理论、算法以及应用等多方面进行了积极有意义的探索。从盲分离先后引出了独立成分分析、稀疏成分分析[2-4]。前者已经成为了统计信号处理非常重要的一个部分(比如,所涉及的独立性/非高斯性的度量,统计学习理论,优化算法等);而后者则与压缩传感器等技术有着密切的关联。盲分离的线性线性瞬时模型本质上属于矩阵分解,即通过对数据矩阵X因子分解,寻找X的一种合适的表达和理解。在这个意义上,它和奇异值分解、主成分分析、矢量量化等矩阵分解技术有着天然的联系[10-14]。

3. 盲源分离(BSS)、独立分量分析(ICA)、主成分分析(PCA)、稀疏分量分析(SCA)
4. 盲源分离分类
4.1 按源信号混合方式分类
5. 盲源分离求解算法
5.1 盲源分离的独立分量分析(ICA)方法
5.2 欠定盲源分离的稀疏分量分析(SCA)方法(稀疏条件假设)
5.3 非充分稀疏条件下欠定盲源分离
5.4 单通道盲源分离
5.5非平稳盲源分离
5.6 带参考信号的独立分量分析
二、和选题相关的调研报告:(调研时间、地点、单位及主要收获等)
三、选题报告(应包括以下内容):
1.所选课题的题目及课题来源;
题目:欠定盲源分离技术及其在无源雷达中的应用
课题来源:
2.课题研究的目的、意义
3.和本课题有关的国内外研究现状分析,包括发展水平和存在的问题等
4.研究目标、研究内容和拟解决的关键问题;
4.1 研究目标
4.2 研究内容
4.3 拟解决的关键问题
5.拟采取的研究方法、技术路线;
5.1 技术路线
5.2 研究方法
6.预期的研究成果和创新点